スイスのダボスの雪と氷の中で開催される世界経済フォーラムには、間違いなくトランプとAIという2つの中心テーマがある。 AIの壮大な物語の背後では、ますます熾烈を極める訴訟の波が展開されている。
同様の例はインターネットの初期の頃にもありました。オープンで無料の音楽共有サービスである Napster は、1999 年に急速に注目を集めました。しかし、アーティストや音楽業界からの著作権訴訟により、最終的には2001年に閉鎖に至った。この出来事により、有料の集中型デジタル音楽配信への移行が加速した。iTunesは2001年に合法的な音楽購入プラットフォームとして開始され、Spotifyのようなサブスクリプションベースのストリーミングサービスは2000年代半ばに始まった。
今日、AIの分野でも同様の闘いと進化が起こっています。この記事では、AI 関連訴訟の 3 つの主要なカテゴリを検討し、分散型 AI (DeAI) がこれらの法的および倫理的課題の解決策として浮上しているという避けられない傾向を明らかにします。
AIデータをめぐる3つの主要な法的戦い
知的財産 (IP) 訴訟: AI トレーニングに使用されるデータの所有者は誰ですか?
プライバシーとデータ保護訴訟: AI における個人データと機密データを誰が管理するのか?
倫理と責任訴訟: AI が危害を引き起こした場合、誰が責任を負うべきでしょうか?
これらの法廷闘争は、AI の将来の発展に大きな影響を与えるでしょう。知的財産紛争により、AI 企業はトレーニング データのライセンス料を支払わなければならなくなり、データ収集コストが上昇する可能性があります。プライバシー訴訟により、データ ガバナンスの厳格化が促進され、コンプライアンスが重要な課題となり、プライバシー重視の AI モデルが有利になります。責任訴訟にはより明確な説明責任の仕組みが必要となり、高リスク産業における AI の導入が遅れ、AI 規制が強化される可能性があります。
知的財産訴訟: AI トレーニング データの所有者は誰ですか?
AI モデルは、書籍、記事、写真、音楽などの膨大なデータセットに依存しており、これらは多くの場合、許可なく取得されます。著作権者は、AI企業が自分たちの著作物を許可なく使用して利益を得ていると考えており、AIトレーニングが公正使用に当たるか著作権侵害に当たるかをめぐって訴訟が相次いでいる。
2023年1月、ゲッティイメージズはスタビリティAIに対して訴訟を起こし、同社がAIモデル「スタビリティ拡散」のトレーニングのためにゲッティプラットフォームから何百万枚もの画像を許可なくクロールし、知的財産権を侵害したと非難した。
OpenAIとMetaも同様の訴訟に直面しており、海賊版書籍データを使用してAIモデルを訓練し、著者の著作権を侵害したとされている。
裁判所がコンテンツ制作者に有利な判決を下した場合、AI企業はトレーニングデータの法的ライセンスを取得せざるを得なくなります。これにより、企業は著作権で保護された素材の使用について交渉し、料金を支払う必要があるため、運用コストが大幅に増加します。さらに、ライセンス要件により、特に資金が限られており大手テクノロジー企業との競争に苦戦する可能性のある小規模な AI スタートアップ企業にとって、高品質のトレーニング データへのアクセスが制限される可能性があります。これにより、AI 業界のイノベーションが鈍化し、市場ではデータのライセンス料を支払う余裕のある資金力のある大企業が有利になる可能性がある。
プライバシーとデータ保護訴訟: AI における個人データを管理するのは誰か?
AI システムは、会話の記録、検索履歴、生体認証情報、さらには医療記録など、膨大な量の個人データを処理します。規制当局と消費者は反撃し、データの収集と使用に対するより厳しい管理を要求している。
アメリカの顔認識企業Clearview AIは、ユーザーの同意なしに画像を削除したとして、米国とEUの規制当局から罰金を科された。 2024年、オランダのデータ保護当局は同社に3,050万ユーロの罰金を科し、米国のいくつかの州は、妥当な補償が提供されていないとしてプライバシー和解に反対した。
イタリアは、GDPR（EU一般データ保護規則）に違反し、許可なくデータを処理し、十分な透明性を提供しなかったとして、OpenAIに2024年に1500万ユーロの罰金を科した。同国の規制当局はまた、年齢確認の仕組みが不十分であると指摘した。
2023年、アマゾンは子供のAlexaの音声録音を無期限に保存したとして連邦取引委員会（FTC）から2,500万ドルの罰金を科された。
Google はまた、ユーザーの同意なしに録画したとして訴訟に直面している。
プライバシー規制が厳しくなると、AI 企業はデータを収集または処理する前にユーザーの明示的な同意を得ることが義務付けられます。これには、より透明性の高いポリシー、より強力なセキュリティ対策、データの使用方法に対するより厳格な管理が必要になります。これらの対策により、ユーザーのプライバシーと信頼が強化される一方で、コンプライアンスコストが増加し、AI の開発が遅れる可能性もあります。
倫理と責任訴訟: AI がミスを犯した場合、誰が責任を負うのか?
AI が採用、医療診断、コンテンツのレビューなどの分野で意思決定においてますます重要な役割を果たすようになるにつれて、重要な法的疑問が浮上しています。AI が間違いを犯したり、損害を与えたりした場合、誰が責任を負うべきでしょうか? AI は誤解を招く、偏見がある、または差別的であるとして訴えられる可能性がありますか?
2024年2月、グーグルのジェミニAIは、アメリカ建国の父たちやナチスの兵士たちを有色人種として描くなど、歴史的に不正確な画像を生成したとして批判された。 AIが「過度に政治的に正しい」ものであり、歴史的事実を歪曲していると非難する人もいた。その後、Google は精度を向上させるために Gemini の画像生成機能を一時停止しました。
2023年4月、オーストラリアの市長は、ChatGPTが市長が贈収賄スキャンダルに関与していると虚偽の主張をした後、OpenAIを訴えることを検討した。この事件は、AIが生成した虚偽の情報や名誉毀損から生じる可能性のある法的課題を浮き彫りにしている。
2018年、アマゾンは女性差別を理由に採用AIツールの使用を中止せざるを得なくなった。 AIは過去10年間の履歴書データでトレーニングされており、男性の応募者を優遇し、「女性」や女子大学に関連する単語を含む履歴書を自動的に格下げするようになっている。この事件は、AI採用における公平性の問題の課題を浮き彫りにしている。
より強力な AI 責任法が施行されれば、企業は AI システムの公平性と説明責任を高めるために、偏見の検出と透明性の向上を余儀なくされるでしょう。しかし、規制が緩すぎると、企業が倫理的な安全策を無視して AI 製品の迅速な反復を優先する可能性があるため、誤った情報や AI による差別のリスクが高まる可能性があります。規制とイノベーションのバランスを見つけることは、将来的に重要な課題となるでしょう。
分散型AI（DeAI）：実行可能なソリューション
AIの法廷闘争の文脈では、分散型AI（DeAI）が実行可能な解決策を提供します。 DeAI はブロックチェーンと分散型ネットワークをベースとしており、世界中のユーザーが自発的にデータを提供して、データの収集と処理のプロセスが透明かつ追跡可能であることを保証できます。すべてのデータの収集、処理、使用はブロックチェーン上に変更不可能な形で記録されるため、知的財産権の紛争が軽減されるだけでなく、ユーザーによる自律的なデータ管理を通じてプライバシー保護が強化され、不正アクセスや悪用などのリスクが軽減されます。
高価な独自データに依存する集中型 AI とは異なり、DeAI はより多様で公平なグローバルに分散されたネットワークからデータを収集します。さらに、ブロックチェーンの分散型ガバナンスにより、AI モデルは単一の企業によって独占されるのではなく、コミュニティによってレビューおよび改善されます。
AI 関連の法的課題が次々と発生する中、分散型 AI (DeAI) は、オープンで公平かつ信頼できる AI の未来を構築するための重要な方向性になりつつあります。
著者: OORT 創設者、コロンビア大学教授、チョン・リー博士
元々はForbesに掲載されました: https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2025/01/20/from-chip-war-to-data-war-ais-next-battleground-explained/
